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[爆卦]mining中文是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇mining中文鄉民發文沒有被收入到精華區：在mining中文這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 mining中文產品中有9篇Facebook貼文，粉絲數超過2萬的網紅紀老師程式教學網，也在其Facebook貼文中提到， [Udemy 限免課程] 本日限時免費課程：JavaScript、加密貨幣挖礦、Facebook 廣告投放 [網頁程式設計：JavaScript] （4.4 星）JavaScript Complete Beginners Course For Web Development （給初學者的 Java...

　同時也有23部Youtube影片，追蹤數超過25萬的網紅紙片模型，也在其Youtube影片中提到，哈囉大家好，我是紙片模型，歡迎來到紙片模坊。 又來到咱們每個月模組推薦的時間了，這次我們從800多個模組當中篩選出了140個，然後把最棒的20個推薦給你。內容從輔助、建築、RPG、魔法、儲物，各個類型通通都有，目的是希望你能用最少的時間，獲得最棒的東西，希望你會喜歡囉。 -- TimeCode...

「mining中文」的推薦目錄
  • 紀老師程式教學網

    mining中文 在 紀老師程式教學網 Facebook 的最佳解答

    2021-03-29 12:28:43
    有 38 人按讚

    [Udemy 限免課程] 本日限時免費課程：JavaScript、加密貨幣挖礦、Facebook 廣告投放

    [網頁程式設計：JavaScript]
    （4.4 星）JavaScript Complete Beginners Course For Web Development
    （給初學者的 JavaScript 網頁開發完整課程）：11.5 小時、原價 NT$3690
    https://bit.ly/2PeAhaM
    2021/03/30 07:00 停止免費
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    [金融科技：加密貨幣（Crypto）]
    （4.0 星）CPU Mining Tutorial | Mine Crypto on Free VPS | XMR SUGAR
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    2021/03/30 07:00 停止免費
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    [網路行銷：Facebook 廣告投放]
    （4.4 星）BEST of Facebook Ads: Facebook Ads 2021 ULTIMATE PRO Edition
    （2021 年最佳 Facebook Ads 廣告投放終極課程：專業版）：26.5 小時、原價 NT$3990
    https://bit.ly/3fntnuA
    2021/03/30 07:00 停止免費
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    JavaScript 那門課程還可以。講師口音還是有點重...感覺喜歡做 100% 限時免費的，好像都是「非英文母語國家」講師製作的課程？

    挖礦那門課程有點短，一個小時而已。教你怎麼用免費伺服器挖礦。大家就當作看一個稍微長一點的 YouTube 影片吧！

    最後 Facebook 廣告投放那門課雖然不是程式設計，但找到了還是分享給大家。

    以下是給第一次來這邊的朋友一些叮嚀：

    * 不知道什麼是 Udemy 線上教學平台的朋友：
    「Udemy 線上學習平台簡介」
    https://bit.ly/3c0wKpc

    * 英文聽力苦手的朋友：
    Udemy 課程大多是英文發音，可以用下面這個小訣竅翻譯字幕：
    1. 打開 Chrome 瀏覽器，進入 Udemy 課程內容頁面，並開啟「字幕聽打」功能。此時所有字幕會全部出現在右側欄（如此圖： https://bit.ly/3lBKiuA ）。
    2. 右鍵點擊字幕的任何一處，選擇「翻譯成中文」（如此圖： https://bit.ly/3lBKiuA）。
    3. 此時您會看到字幕已經全數翻譯成中文了（如此圖： https://bit.ly/3c6ptUY ）。

    * 如何解決結帳時突然變成要收費的情況：
    1. 請先登入 Udemy，再點擊上方連結，免得自動代入優惠券的機制，在你執行登入之後消失。
    2. 萬一您結帳時出現要錢的狀況，請直接輸入上方各課程的「折價券代碼（Coupon Code）」，應該就會變成免費的了。
    3. 手腳盡量快！曾發生過限時免費時間沒有到，作者手動強制關閉註冊功能的事情。

    希望今天的分享大家會喜歡！祝福大家學習順利，收穫良多！

    PS: 本文歡迎轉發、按讚、留言鼓勵我一下！您的隻字片語，都是讓我繼續提供好物的動力喔！
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  • 國立臺灣大學 National Taiwan University

    mining中文 在 國立臺灣大學 National Taiwan University Facebook 的最讚貼文

    2019-04-09 19:20:00
    有 108 人按讚


    【數位人文工具新解《紅樓夢》】
    　
    本校生物產業傳播暨發展學系闕河嘉副教授，3月19日應邀前往香港中文大學，出席「數碼學術研討會2019─文字（再）勘探：由傳統到數位」學術研討會，並以「從『庫博』中文語料庫分析工具重訪紅樓夢作者爭議」和「語料庫中的網絡關係：以紅樓夢中的人物為例」為題，進行兩場演講，現場座無虛席，獲得廣大的迴響，奠定闕河嘉老師在text mining 國際地位。

    作為人文社會學家，闕河嘉老師不但開發了「庫博中文語料庫分析工具」（CORPRO），以提供人文社會研究者能夠獨立對大量文本進行文本探勘分析，更主張人文學者和資工學者跨領域合作的共效作用，從傳統微觀邁向數位宏觀研究方式，達致有價值的新學科領域「數位人文」開創；此外，她透過連結數位人文工具和鄉村研究，展現當代新農業概念的形成與發展。

    此次在香港中文大學的演講，除了介紹庫博的操作及應用方式，闕老師還透過紅樓夢作為文本語料庫，闡明藉由資訊工具，更有效幫助人文學者從文本中發掘新事證。

    闕老師指出，紅樓夢的前80回和後40回的作者爭議，是當代紅學研究的經典爭論；先期研究多以作者、時代、版本材料，或內容前後連貫性做為考證，而隨著庫博的開發，透過量化的統計學方法分析前後，能進一步發現在用字遣詞和寫作風格上是否存有顯著差異。
    根據研究結果，她提出《紅樓夢》後40 回作者並非曹雪芹論點的新發現；此外，闕老師也從實作面切入，詳述如何對資料進行解讀，並且進行視覺化的呈現；本次精彩演講獲得香港中文大學及與會者熱烈迴響，也讓更多人認識庫博在傳統議題下建立創新視角的應用價值，提供人文學者透過文本語料的（再）探勘，與本身學科領域知識再對話的可能性。

    #NTU #生物產業傳播暨發展學系
    #紅樓夢 #庫博 #CORPRO

  • 鄭龜煮碗麵

    mining中文 在 鄭龜煮碗麵 Facebook 的精選貼文

    2019-03-25 11:40:38
    有 75 人按讚

    人工智慧時代，一個自我實現的預言 （中）

    上回我們講到現在的人工智慧，最重要的價值就是越來越能提供廉價且準確的「預測」。在《AI經濟的策略思維》一書中，作者強調：預測就是情報，是以已經掌握的資訊，來創造還未掌握的資訊，填補缺失的環節，而這就是人類智慧的關鍵。

    想像一下，你現在回到幾十萬年前，成為智人的老祖宗，你一個人直立行走在草叢中，突然看見不遠處有一叢草枝擺的幅度比較大，在這一瞬間，你馬上判斷這搖擺的方式不是風吹，而是動物在動，甚至還判斷出動物的大小跟可能是什麼動物，於是要嘛你拔腿就跑，要嘛找尋周遭有無石頭好防身，代表你已經藉由察覺環境中出現的模式，推斷出草叢後可能的危險。

    但要是你這位老祖宗看到這樣的情形，卻待在原地思考要用什麼科學方法來調查草叢搖擺的原因，甚至滿懷好奇心地撥開草叢，想直接目睹，你極有可能成了猛獸的餐點，沒機會把你那充滿好奇的基因跟思維方式傳下來。

    雖然這樣的預測其實就是腦補，而且我們都知道到了現在，我們這種腦補的 #捷思 已經成了一個大問題，讓我們很容易被有心人刻意產出、安排的資訊陷阱（例如假新聞）給矇騙，但我們還是得感謝我們的老祖宗愛腦補，不然也輪不到我們現在擔心這些問題，早就被淘汰了。

    在機器學習出現之前，我們主要是用統計方法中的多變數迴歸分析 (multivariate regression) 來有效率地降低預測錯誤。這種方式可以在數據比較少，而且可以判斷 #大概是哪些條件對預測有幫助 的時候。

    什麼是迴歸分析：
    https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%B4%E6%AD%B8%E5%88%86%E6%9E%90

    多元線性回歸分析預測法
    https://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E5%A4%9A%E5%85%83%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E6%9E%90%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%B3%95

    例如，假設我們要預測一家電信公司的 #顧客流失率，你覺得要注意哪些條件呢？一個最主要的觀察重點，就是用戶用 #手機上網的時間跟消耗的流量，畢竟如果他們都沒在用，就可能會把帳戶停了。

    但機器學習就不是這樣子，不需要跟迴歸分析一樣，先確定條件，而是讓機器自己從大量資料中辨識出特徵或模式，例如同樣要預估電信公司的顧客流失率，你就可以建立模型，然後把每分鐘的通話、簡訊或上網紀錄、帳單金額、準時付款與否、甚至每天數百萬使用者的地點等各種資料都交給人工智慧去學習、並找出模式。變數可能有好幾千個。

    例如你可能會發現，在每個月前幾天就花很多時間講電話的顧客，比起帳單金額高，但都在每個月最後幾天講電話的人，比較不會流失。或是在每天 9-17 點常用電話的人，比起少用電話的人，更容易流失。這些都很難一開始就預測到，但機器學習可以透過 #資料探勘 (Data mining)，找到從我們眼角溜過的那些蛛絲馬跡。

    有了好的預測，會大大的影響決策。就像上篇中的一張圖表示的。舉例來說，棒球教練會根據對方打者的擊球模式、過往的打擊數據（也就是 #輸入）判斷這個打者可能會打出安打，或是內野滾地球被接殺，這就是 #預測。

    接著教練得做出怎麼安排野手的守備位置比較好的 #判斷。

    如果往外野退，但打者打出內野犧牲打、讓隊友盜壘怎麼辦，如果往內野縮，那就可能會讓外野安打失分更多，又該怎麼辦？權衡之後，教練就得發出指令，這就是 #行動。

    接著就是看打者到底會被三振、還是擊出安打、還是被接殺...最後的結果也將以 #數據化的形式，成為訓練預測跟判斷的 #資料。

    同樣的，醫生會根據我們的症狀找出模式，來對症下藥。股市交易員會針對指數的升降，找出模式，然後加以預判，看是要買進或賣出。

    我們也會根據走路姿態，甚至腳步聲，認出從走廊走過來的是誰，決定要不要跳出來嚇她（誤）或跟咬著吐司與她互撞來交換靈魂（無誤）。

    我們人類所做的事情都跟預測有關，但也都不只是預測，因此各位可以想想，如何「拆解」一件事情，變成很多個細節小任務，然後去想：這許多小任務中，有哪些其實就是在「預測」？那麼，如果要讓人工智慧來代替這個預測的環節，我們需要哪些資料來訓練呢？

    相較於人類的預測，機器的預測可以規模化，每次預測的單位成本會越來越低，而且速度將漸漸比人類更快、更好。這是很有競爭力的一點。但有兩個挑戰：

    第一：就目前以及可預見的近未來來看，人類的認知模式還是比人工智慧更能了解真實世界的運作，我們的感官跟大腦讓我們能夠用很少量的數據就做出預測。所以，在非典型事件、資料量較少的情況下，人類預測的正確率還是遠超過機器預測的。

    第二：雖然預測的成本低了，但判斷跟行動的代價還是很高，這時候最好的方式就是結合人類跟機器。並且讓機器去學習「#人類在這種情況下會怎麼做？」

    舉例來說，現在 Google 等公司提供的翻譯就是一種預測，他們透過深度學習，對一篇英文文章提出機器所能得出的中文版本，通常會提出好幾個版本讓我們去挑選，我們可以省下一個字一個字自己去全文翻譯，或是請人翻譯。

    如果機器預測的品質，也就是翻譯的結果太差，我們就會放棄。但如果品質不錯，我們挑了一個版本之後，可以自己簡單調整修飾，看是要改成口語一點還是嚴謹一點，就可以省下不少時間。透過人與機器的搭配，決策跟行動都可以更有效率。

    自駕車也是一樣。除了讓電腦不斷提升辨識路況、號誌、各種物件、各類訊號的精準度以外，先當個副駕駛，學會人到底是怎麼開車的、在不同的情況下會怎麼做，其實更是關鍵。

    在我想好下篇該寫什麼之前，大家不妨可以分享一下你的看法：你在日常生活中已經感受到哪些「預測平價化」帶來的改變呢？

    上集請見：

    Medium https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%8A-f7f344e8be0

    FB:
    https://www.facebook.com/noodleswithturtle/posts/570211210140916

    再推薦一次好書：

    《AI經濟的策略思維》
    https://www.books.com.tw/products/0010803316

    想上我跟洪智傑老師開的的 AI 入門課，請到這裡：

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